Uso de redes neuronales para pronosticar los impuestos tributarios mensuales de la Municipalidad Provincial de Morropón, año 2022-2023
Descripción del Articulo
Esta presente investigación tuvo la finalidad de pronosticar los Impuestos de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Morropón – Chulucanas para el periodo 2022-2023, utilizando una data histórica mensual desde enero del 2012 hasta diciembre del 2021, teniendo una cantidad de 120...
Autores: | , |
---|---|
Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Nacional de Piura |
Repositorio: | UNP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/3666 |
Enlace del recurso: | https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3666 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | redes neuronales artificiales pronósticos impuestos tributarios http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
Sumario: | Esta presente investigación tuvo la finalidad de pronosticar los Impuestos de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Morropón – Chulucanas para el periodo 2022-2023, utilizando una data histórica mensual desde enero del 2012 hasta diciembre del 2021, teniendo una cantidad de 120 observaciones expresadas en miles de soles, usando la aplicación de Redes Neuronales (RNA). Los datos de los impuestos de la Municipalidad Provincial de Morropón fueron obtenidos de la oficina de Rentas, el procesamiento de los datos se realizó en el software estadístico R Studio versión R 4.1.3 de licencia libre. La serie de tiempo de los Impuestos de Administración Tributaria mensuales tuvo un comportamiento ascendente en los meses de diciembre respectivamente de cada año, presentó estacionariedad confirmándola a través de la prueba de Dickey-Fuller. Se realizó un pre procesamiento de los valores observados mediante el escalonamiento de datos, convirtiéndolos en valores entre 0 y 1 para obtener una mayor precisión a la hora del ajuste del pronóstico. Se obtuvo el modelo NNAR(8,1,5)[12] mediante redes neuronales con parámetros de 8 neuronas de entrada, una capa oculta con 5 nodos y una neurona de salida; alcanzando un R2 de 0.9651 y un Error cuadrático medio (RMSE) de 18.0415, resultando así un buen ajuste del pronóstico de los Impuestos de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Morropón – Chulucanas. |
---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).